Erinevus Hadoopi ja MongoDB vahel

Me oleme juba pikka aega kuulnud mõistet Big Data, kuid mis see Big Data täpsemalt on? Asjade Interneti toodetud andmete hulk on aastatega dramaatiliselt kasvanud ja see kasvab jätkuvalt hüppeliselt. Nende suurte andmemahtude töötlemist, mis ei sobi traditsioonilisteks meetoditeks, nimetatakse suurandmeteks. Selline teave seab väljakutseid traditsioonilistele RDBMS-süsteemidele, mida kasutatakse andmete salvestamiseks ja töötlemiseks. Selle suure hulga andmete õigeaegseks ja kuluefektiivseks salvestamiseks ja töötlemiseks vajalik töötlemisvõimsus on tohutu. Selle probleemi lahendamiseks on vaja uusi ja täiustatud suurandmete lahendusi, mis on spetsiaalselt ette nähtud suurte struktureerimata andmete töötlemiseks. Paljudest tehnoloogiatest on Hadoop ja MongoDB kaks populaarset valikut suurandmete salvestamise ja töötlemise osas. Kuigi mõlemad on põhimõtteliselt üsna sarnased, mida nad teevad, kuid nende lähenemine sellele, kuidas nad seda teevad, on üsna erinev. Vaatame siis.

Mis on MongoDB?

MongoDB on avatud lähtekoodiga dokumentide andmebaas, mis on kasvanud de facto NoSQL andmebaasiks, millel on miljonid kasutajad, alates väikestest idufirmadest kuni Fortune 500 ettevõteteni. Juhtivad ettevõtted ja tarbijatele mõeldud IT-ettevõtted võimendavad MongoDB võimalusi oma toodetes ja lahendustes. C ++ keeles kirjutatud MongoDB on platvormidevaheline, dokumendile orienteeritud andmebaas, mis tegeleb tõhusalt SQL-skeemipõhiste andmebaaside piirangutega, pakkudes suure jõudlusega, kõrget kättesaadavust ja hõlpsasti mastaapsust võimaldavaid lahendusi. See on moodsa veebi jaoks loodud andmebaas. Nagu teisedki NoSQL-i andmebaasid, ei järgi MongoDB ka RDBMS-i põhimõtteid ilma tabelite, ridade ja veergude kontseptsioonideta. See salvestab oma andmed BSON-dokumentidesse, kus kõik seotud andmed koondatakse ühte dokumenti.

Mis on Hadoop?

Hadoop on avatud lähtekoodiga raamistik, mis on loodud massiliste andmemahtude hoidmiseks ja töötlemiseks arvutiklastrites. See on Java-põhised rakendused ja erineva tarkvara kogum, mis loob andmetöötlusraamistiku. Idee on töödelda suuremahulisi andmeid mõistliku hinnaga võimalikult lühikese aja jooksul. Hadoop koosneb kolmest peamisest ressursist: Hadoopi hajutatud failisüsteem (HDFS), Google'i programmeerimisplatvorm MapReduce ja kogu Hadoopi ökosüsteem. Hadoopi ökosüsteem koosneb moodulitest, mis aitavad süsteemi programmeerida, klastrit hallata ja konfigureerida, klastris andmeid hallata ja talletada ning analüütilisi ülesandeid täita. Hadoop MapReduce aitab andmete analüüsil töödelda väga suures koguses nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmeid. Hadoop on Apache Software Foundatoni registreeritud kaubamärk ja MapReduce on selle raamistik paralleelseks töötlemiseks.

Erinevus Hadoopi ja MongoDB vahel

Platvorm

- Ehkki mõlemat peetakse suurte andmelahendusteks, on MongoDB põhimõtteliselt üldotstarbeline platvorm, mis on loodud olemasolevate RDBMS-süsteemide asendamiseks või täiustamiseks. MongoDB on avatud lähtekoodiga dokumentide andmebaas ja üks juhtivaid NoSQL andmebaase, mis kasutab ridade ja tabelite asemel dokumente, et muuta need paindlikuks, skaleeritavaks ja kiireks. Hadoop on seevastu avatud lähtekoodiga raamistik, mis on loodud massiliste andmemahtude hoidmiseks ja töötlemiseks arvutiklastrites. Hadoop ei ole mõeldud olemasolevate RDBMS-süsteemide asendamiseks; tegelikult on see täienduseks andmeanalüüsi protsessidele, mis töötlevad suures mahus nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmeid.

Arhitektuur

- Hadoopi ökosüsteem on tööriistade kogu, mis kasutavad või salvestavad Google MapReduce'i programmeerimisplatvormi ja HDFS-i (Hadoopi hajutatud failisüsteem) andmete salvestamiseks ja korraldamiseks ning Hadoopi töötavate masinate haldamiseks. HDFS on mõeldud andmetele juurdepääsu voogesitamiseks. MongoDB seevastu pakub teistsugust lähenemist; see põhineb Nexuse arhitektuuril, mis kasutab NoSQL-i võimalusi, säilitades samal ajal relatsiooniandmebaaside aluse. See salvestab andmed dokumentidena binaarses esinduses nimega BSON (Binary JSON), kus need on tavaliselt korraldatud kogudena.

Tugevus

- Hadoopi suurim tugevus on MapReduce. Täna on Hadoop parim MapReduce'i raamistik turul. MapReduce'i kontseptsioon seisneb selles, et sisendi saab jagada loogilisteks tükkideks, kus iga osa saab kaarditoiminguga iseseisvalt töödelda. Kaarditoimingut saab käitada klastri mis tahes arvutisõlmega ja mitu klastriülesannet võib paralleelselt töötada kogu klastris. MongoDB on seevastu dokumentide andmebaas, mis saab hakkama koormustega alates käivitamisel töötavatest MVP-dest ja POC-dest kuni sadade serveritega ettevõtterakendusteni. MongoDB on kasvanud nišiandmebaasilahenduseks de facto NoSQL andmebaasiks. Selle mõiste dokumentide kohta on tõesti väljendusrikas ja paindlik.

Hadoop vs. MongoDB: võrdlustabel

Kokkuvõte

Kuigi mõlemad on põhimõtteliselt üsna sarnased, mida nad teevad, kuid nende lähenemine sellele, kuidas nad seda teevad, on üsna erinev. MongoDB salvestab andmed dokumentidena binaarses esituses nimega BSON, samas kui Hadoopis hoitakse andmeid kindla suurusega plokkides ja iga plokk dubleeritakse süsteemis mitu korda. Hadoopi ökosüsteem on tööriistade kogum, mis kasutab või istub Google'i programmeerimisplatvormi MapReduce kõrval, samas kui Nexuse arhitektuuril põhinev MongoDB, mis kasutab NoSQL-i võimalusi, säilitades samal ajal relatsiooniandmebaaside aluse.